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title: 快速开始
description: 通过此分步教程在几分钟内构建您的第一个AI智能体团队
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import { Tabs, TabItem } from '@astrojs/starlight/components';

让我们构建您的第一个 langcrew 应用程序！在本教程中，我们将创建一个简单的内容创作团队，其中两个智能体协同工作。

## 前置要求

- **Python 3.10+**
- **LLM API 密钥**（OpenAI、Anthropic、DashScope 或 Google）

## 安装

使用 pip 快速安装：

```bash
pip install langcrew
export OPENAI_API_KEY=your_openai_key
```

:::tip[需要更多安装选项？]
有关详细的安装说明、可选依赖项、Docker 部署和其他 LLM 提供商，请参阅**[安装指南](/zh/guides/installation)**。
:::

## 我们要构建什么

一个内容创作系统，其中：
1. **研究员**智能体收集主题相关信息
2. **作家**智能体基于研究创建文章

## 步骤1：导入所需组件

```python
from langcrew import Agent, Task, Crew
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 配置 LLM
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
```

## 步骤2：创建您的智能体

### 研究智能体

```python
researcher = Agent(
    role="高级研究分析师",
    goal="收集给定主题的全面信息",
    backstory="""您是一位经验丰富的研究员，对可信来源和相关信息有敏锐的眼光。
    您擅长从多个来源查找和综合数据。""",
    tools=["web_search", "web_fetch"],  # 内置工具
    llm=llm,
    verbose=True
)
```

### 作家智能体

```python
writer = Agent(
    role="内容作家",
    goal="基于研究创建引人入胜且信息丰富的内容",
    backstory="""您是一位技能娴熟的作家，能够将研究转化为引人入胜的叙述。
    您有将复杂主题变得易于读者理解的天赋。""",
    llm=llm,
    verbose=True
)
```

## 步骤3：定义任务

### 研究任务

```python
research_task = Task(
    description="""研究主题：'人工智能对医疗保健的影响'
    
    您的研究应包括：
    - AI在医疗保健中的当前应用
    - 好处和挑战
    - 未来的可能性
    - 真实世界的例子和案例研究
    
    提供全面的研究摘要。""",
    agent=researcher,
    expected_output="关于AI在医疗保健中的详细研究报告"
)
```

### 写作任务

```python
writing_task = Task(
    description="""使用提供的研究，写一篇关于'人工智能对医疗保健的影响'的引人入胜的文章。
    
    文章应该：
    - 有一个引人入胜的介绍
    - 涵盖研究中的关键要点
    - 包含具体例子
    - 大约500字
    - 以发人深省的结论结束""",
    agent=writer,
    context=[research_task],  # 此任务依赖于research_task
    expected_output="一篇关于AI在医疗保健中的精心撰写的文章"
)
```

## 步骤4：组建您的团队

```python
crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[research_task, writing_task],
    verbose=True
)
```

## 步骤5：执行团队

```python
# 开始团队工作
result = crew.kickoff()

# 显示最终结果
print("=" * 50)
print("最终文章：")
print("=" * 50)
print(result)
```

## 完整示例

<Tabs>
<TabItem label="Python">

```python
from langcrew import Agent, Task, Crew
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 配置 LLM
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

# 创建智能体
researcher = Agent(
    role="高级研究分析师",
    goal="收集给定主题的全面信息",
    backstory="""您是一位经验丰富的研究员，对可信来源和相关信息有敏锐的眼光。""",
    tools=["web_search", "web_fetch"],
    llm=llm,
    verbose=True
)

writer = Agent(
    role="内容作家",
    goal="创建引人入胜且信息丰富的内容",
    backstory="""您是一位技能娴熟的作家，能够将研究转化为引人入胜的叙述。""",
    llm=llm,
    verbose=True
)

# 定义任务
research_task = Task(
    description="研究主题：'人工智能对医疗保健的影响'",
    agent=researcher,
    expected_output="详细的研究报告"
)

writing_task = Task(
    description="基于研究写一篇引人入胜的文章",
    agent=writer,
    context=[research_task],
    expected_output="一篇精心撰写的文章"
)

# 创建并运行团队
crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[research_task, writing_task],
    verbose=True
)

result = crew.kickoff()
print(result)
```

</TabItem>
<TabItem label="命令行">

```bash
# 创建新项目
langcrew create my-content-crew

# 进入项目目录
cd my-content-crew

# 运行团队
langcrew run
```

</TabItem>
</Tabs>

## 理解输出

运行此团队时，您将看到：


## 自定义选项

### 添加人工输入

```python
from langcrew.tools import HumanInputTool

agent = Agent(
    role="交互式智能体",
    tools=[HumanInputTool()],
    # ... 其他参数
)
```

### 自定义工具

```python
from langcrew.tools import tool

@tool
def custom_calculator(expression: str) -> str:
    """计算数学表达式。"""
    try:
        result = eval(expression)
        return f"结果是: {result}"
    except Exception as e:
        return f"错误: {str(e)}"

agent = Agent(
    tools=[custom_calculator],
    # ... 其他参数
)
```

## 下一步

恭喜！您已经构建了您的第一个 langcrew 应用程序。接下来可以探索：

- **[智能体深入了解](/zh/concepts/agents)**：了解智能体功能和配置
- **[任务管理](/zh/concepts/tasks)**：理解任务依赖和执行流程
- **[工具集成](/zh/concepts/tools)**：探索可用工具并创建自定义工具
- **[示例](/examples/marketing-strategy)**：查看更复杂的团队实现

## 成功提示

1. **从简单开始**：从2-3个智能体开始，逐渐增加复杂性
2. **明确角色**：给每个智能体一个特定、明确定义的角色
3. **任务依赖**：使用上下文在任务之间共享信息
4. **迭代改进**：根据结果优化智能体提示和任务描述
5. **监控输出**：在开发过程中使用详细模式了解智能体行为

